Anais - Engenharia de Redes de ComunicaÃ§Ã£o - UnB

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o princípio do fatorial 2 k r, mas os resultados dessa análise se refletem nos resultados da discussão apresentada a seguir. Nesta seção avaliamos os dados agregados por coletor, rankings associados às diversas métricas e dados de distribuição para oferecer uma discussão mais detalhada para os impactos de cada fator de configuração, que poderiam também ser apresentados (de forma mais resumida) através dos resultados do fatorial. A tabela 2 apresenta os valores agregados das métricas consideradas durante esta análise. A ordem dos cenários na tabela foi escolhida para facilitar a discussão. Duas primeiras características dos dados são claramente visíveis com relação ao ao volume de tráfego coletado: o impacto da restrição da coleta ao comportamento de open mail relay apenas (SMTP) e da restrição ao número de conexões concorrentes. Bits Abreviaturas Volume (GB) Mensagens Conexões IPs 0000 ----.----.----.---- 734,34 19.451.340 13.031 2.498 0001 ----.----.----.CLIM 281,46 10.396.105 10.290 2.051 0010 ----.----.DNBL.---- 562,36 16.087.849 9.513 688 0011 ----.----.DNBL.CLIM 324,25 24.563.202 14.766 828 1010 TMSG.----.DNBL.---- 503,23 17.127.447 10.059 734 1011 TMSG.----.DNBL.CLIM 223,27 13.324.938 6.372 838 1000 TMSG.----.----.---- 450,45 17.981.985 64.582 26.421 1001 TMSG.----.----.CLIM 217,48 17.246.326 71.329 32.710 1100 TMSG.SMTP.----.---- 101,76 28.437.165 125.486 73.332 1101 TMSG.SMTP.----.CLIM 86,36 17.785.180 122.243 64.514 1110 TMSG.SMTP.DNBL.---- 3,36 53.248 1.965 439 1111 TMSG.SMTP.DNBL.CLIM 6,51 108.705 2.850 505 0100 ----.SMTP.----.---- 0 (655 KB) 474 264 199 0101 ----.SMTP.----.CLIM 0 (573 KB) 480 251 198 0110 ----.SMTP.DNBL.---- 0 (82 KB) 76 16 11 0111 ----.SMTP.DNBL.CLIM 0 (82 KB) 78 16 11 Tabela 2. Resultados agregados para métricas cumulativas Mensagens de teste e open mail relays O impacto da restrição SMTP é extremamente significativo. Podemos ver pela tabela 2 que o volume coletado nos cenários apenas com mail relay é ordens de grandeza inferior aos demais, em particular nos casos onde o encaminhamento de mensagens de teste não é permitido (cenários ----.SMTP.*.*). Por inspeção direta das mensagens coletadas, verificamos que todas (salvo alguma exceções isoladas) são mensagens de teste, o que sugere fortemente que spammers só abusam open mail relays se conseguem enviar primeiro uma mensagem de teste. Além disso, verificamos ainda que se habilitamos a rejeição de conexões a partir de máquinas cujos endereços aparecem em listas negras, o resultado é ainda pior. Aparentemente, a grande maioria das máquinas de spammers que se valem desse recurso já foram incluídas em listas negras. Isso faz sentido: se considerarmos que o coletor de 146
spam aparece se faz passar por uma máquina de usuário infectada, é do interesse do transmissor que já foi incluído em uma lista negra se esconder atrás de outro mail relay para ocultar sua identidade, especialmente se aquele relay já demonstrou sua capacidade de enviar uma mensagem (de teste) com sucesso. É interessante observar o número de endereços IP distintos observados tentando enviar mensagens em cada um daquele cenários: apenas 11 máquinas tentaram enviar mensagens nos cenários ----.STMP.DNBL.*, mas esse número já sobe para pelo menos 439 nos cenários TMSG.STMP.DNBL.*. Como em um primeiro momento basicamente os mesmos 11 transmissores enviaram mensagens em todos esses casos, o encaminhamento bem sucedido das mensagens de teste daqueles onze foi suficiente para aumentar em quase 400 vezes o número de máquinas que tentaram enviar mensagens usando aqueles coletores. Nos cenários *.STMP.----.* (sem rejeição baseada em listas negras), o encaminhamento de mensagens de teste fez com que o número de máquinas diferentes passasse de 198 para 64.514 no pior caso, um aumento de mais de 325 vezes. Esse comportamento sugere claramente que mensagens de teste estão associadas à atuação de botnets: depois que uma mensagem de teste é entregue com sucesso, a identificação da máquina supostamente vulnerável é distribuído entre vários computadores da rede, que passaram todos a se aproveitar da máquina disponível. O impacto da limitação de conexões concorrentes O segundo fator identificado pelo experimento fatorial como responsável por variações no volume de mensagens foi a limitação no número de conexões simultâneas permitidas. Esse impacto pode ser observado ao compararmos os pares de cenários que diferem apenas pelo fator CLIM: aqueles que têm a limitação recebem um volume menor de tráfego que aqueles que não têm a limitação. Isso é um primeiro indício de que há máquinas de spammers que utilizam muitas conexões em paralelo para aumentar sua taxa de transmissão (como TCP tem um sistema de controle de congestionamento que visa distribuir a banda entre fluxos, um transmissor com mais conexões teria uma fração maior da banda disponível). Em situações sem limitadores, esses transmissores podem eclipsar outras fontes de spam e aumentar seu aproveitamento da máquina abusada. Configurações antagônicas com efeitos semelhantes Se observarmos os diversos valores exibidos na tabela 2, notaremos que não há um padrão comum às métricas (exceto entre conexões e número de endereços IP de origem distintos). O volume de tráfego observado por cada cenário não apresenta grupos notáveis, apesar de alguns pontos merecerem uma discussão posteriormente. Já no número de mensagens, temos dois cenários, TMSG.SMTP.----.---- e ----.----.DNBL.CLIM, com configurações opostas, que recebem o maior número de mensagens; depois, um grupo com configurações variadas com valores semelhantes e dois cenários com resultados ligeiramente inferiores. Claramente, há uma grande variação entre os tipos de mensagens, pois o primeiro e o segundo cenários com mais mensagens são apenas o nono e o quinto, respectivamente, em volume de tráfego. Além disso, os três cenários com maior número de conexões são nono, décimo e oitavo, respectivamente, em número de mensa- 147
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Tratamento Automatizado de Incident
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